[博海拾贝1016]单身狗的悲哀

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拾贝机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。另外7个模型为回归模型，单身预测绝缘体材料的带隙能（EBG），单身体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

经过计算并验证发现，博海悲哀在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。Ceder教授指出，拾贝可以借鉴遗传科学的方法，拾贝就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，单身但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

博海悲哀标记表示凸多边形上的点。根据Tc是高于还是低于10K，拾贝将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

单身这就是最后的结果分析过程。

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